【Anaconda安装与使用】
转载 https://blog.csdn.net/liangdaojun/article/details/97784967
安装
如果不想安装 Anaconda,可以跳过这一步。因为现在深度学习库更新的比较频繁,对于同一个库,我们有可能使用多个版本,比如tensorflow-gpu1.0.0 , …, tensorflow-gpu2.0.0 ,因此,安装Anaconda 可以创建多个环境来安装不同版本的深度学习库。
安装Anaconda,在官网下载对应的版本,在右上角点Download,点击windows或者linux版本即可下载。
windows 版本可以直接双击安装, easy to do it。Linux 版本的可以使用命令 sh Anaconda_xxx.sh 安装,also easy。
sudo bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
不管你是程序的老手或新手,建议下载安装Anaconda,并在其下安装各种开发环境和包,这样做更加方便快捷。
功能
现如今Anaconda的功能是越来越强大,除了可以管理python外,还可以支持R语言,而且具有了图形窗口。初次安装Anaconda会提示你下载安装基于Anaconda版本的Pycharm,而且打开Anaconda Navigator 会出现一个图形界面的可视化窗口,如下图:
在该界面下,可以看到很多有用的工具,python的开发和管理工具包括Jupyter Notebook、VS code、Spyder, 数据的处理和可视化工具包括:Glue viz、Orange等,还有就是R语言的开发编辑工具RStudio。
下图展示了Anaconda的环境管理界面,可以看到你所创建的所有环境,默认的是base,
当然你也可以所搜并安装一些新的包。
环境
Python开发者社区从2018年开始将会停止开发python2,并且会在2~3年内停止维护,但大部分公司都是使用相对python3更稳定的python2来进行项目开发的。目前,在这个过渡阶段,对于我们来说,安装python2或许是不可避免的。
建议将Anaconda的默认开发语言设为python3,我们再在Anaconda下创建python2的开发环境即可。当然,反过来也一样。
比如你可以这样:
conda -n create py2 python=2.7
以创建基于python2开发环境。
#命令
首先说明的是安装包可以通过上一步的图形界面来安装,包括深度学习环境库,tensorflow,keras等。
但使用命令或许更方便快捷。
在使用conda安装依赖包之前,首先要添加一些下载速度更快的镜像资源,如清华和中科大的镜像源:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 清华镜像:
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 中科大的源
conda的一些常用命令:
conda install xxx #安装包
activate // 切换到base环境
activate learn // 切换到learn环境
conda create -n learn python=3 // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本)
conda env list // 列出conda管理的所有环境
conda list // 列出当前环境的所有包
conda install requests 安装requests包
conda remove requests 卸载requets包
conda remove -n learn --all // 删除learn环境及下属所有包
conda update requests 更新requests包
conda env export > environment.yaml // 导出当前环境的包信息
conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境
conda update -n base conda //update最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.5 //创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx //开启xxxx环境
conda deactivate //关闭环境
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